package com.lbc.prim;

import java.util.Arrays;

//  Prim算法解决修路问题(最小生成树)
public class PrimAlgorithm {
    public static void main(String[] args) {
        //  测试看看图是否创建成功
        char[] data = new char[]{'A','B','C','D','E','F','G'};
        int verxs = data.length;
        //  邻接矩阵的关系使用二维数组表示,10000这个大数表示不连通
        int[][] weight = new int[][]{
                {10000,5,7,10000,10000,10000,2},
                {5,10000,10000,9,10000,10000,3},
                {7,10000,10000,10000,8,10000,10000},
                {10000,9,10000,10000,10000,4,10000},
                {10000,10000,8,10000,10000,5,4},
                {10000,10000,10000,4,5,10000,6},
                {2,3,10000,10000,4,6,10000}
        };

        //  创建MGraph对象
        MGraph graph = new MGraph(verxs);
        //  创建一个MinTree对象
        MinTree minTree = new MinTree();
        minTree.createGraph(graph,verxs,data,weight);
        //  输出
        minTree.showGraph(graph);
        //  测试 prim算法
        minTree.prim(graph,0);
    }
}

// 创建最小生成树->村庄的图
class MinTree {
    //  创建图的邻接矩阵
    /**
     *
     * @param graph  图对象
     * @param verxs  图对应的顶点个数
     * @param data  图的各个顶点的值
     * @param weight  图的邻接矩阵
     */
    public void createGraph(MGraph graph, int verxs, char data[], int[][] weight) {
        int i,j;
        for (i = 0; i < verxs; i++) {  //  顶点
            graph.data[i] = data[i];
            for (j = 0; j < verxs; j++) {
                graph.weight[i][j] = weight[i][j];
            }
        }
    }

    //  显示图的方法
    public void showGraph(MGraph graph) {
        for (int[] link: graph.weight) {
            System.out.println(Arrays.toString(link));
        }
    }

    /**
     * 编写一个prim算法，得到最小生成树
     * @param graph  图
     * @param v  表示图的第几个顶点开始生成  'A'->0
     */
    public void prim(MGraph graph, int v) {
        //  标记结点是否被访问过  默认值都为0，表示没有访问过
        int[] visited = new int[graph.verxs];
//        for (int i = 0; i < graph.verxs; i++) {
//            visited[i] = 0;
//        }
        //  把当前节点标记为已访问
        visited[v] = 1;
        //  h1 和 h2 记录两个顶点的下标
        int h1 = -1;
        int h2 = -1;
        int minWeight = 10000;  //  将 minWeight 初始化成一个大树，后面在遍历过程中，会被替换
        for (int k = 1; k < graph.verxs; k++) {  //  因为有 graph.verxs 个顶点，普利姆算法结束后，有graph.verxs-1条边
            //  这个是确定每一次生成的子图，和哪个节点的距离最近
            for (int i = 0; i < graph.verxs; i++) {  //  i节点表示被访问过的节点
                for (int j = 0; j < graph.verxs; j++) {  //  j节点表示还没被访问过的节点
                    if (visited[i] == 1 && visited[j] == 0 && graph.weight[i][j] < minWeight) {
                        //  替换minWeight(寻找已经访问过的节点和未被访问过的节点之间大的权值最小的边)
                        minWeight = graph.weight[i][j];
                        h1 = i;
                        h2 = j;
                    }
                }
            }
            //  当退出这个循环时，说明找到一条边最小
            System.out.println("边<"+ graph.data[h1] +","+ graph.data[h2] +"> 权值:"+ graph.weight[h1][h2]);
            //  将当前这个节点标记为已经访问过了
            visited[h2] = 1;
            //  重置minWeight
            minWeight = 10000;
        }
    }

}


class MGraph {
    int verxs;  //表示图的节点个数
    char[] data;  //存储节点的个数
    int[][] weight;  //存放边，就是我们的邻接矩阵

    public MGraph(int verxs) {
        this.verxs = verxs;
        data = new char[verxs];
        weight = new int[verxs][verxs];
    }
}
